用于控制和诊断的低维三元催化剂模型的制造方法与工艺

文档序号:11622361阅读:159来源:国知局
本发明涉及内燃机中空燃比的反馈控制。
背景技术
:汽油发动机中排气排放的有效转换包括将催化器进气空燃比保持在围绕化学计量的狭窄窗口处。然而,在实际的发动机操作过程中,可能会发生远离化学计量的轻微偏移(excursion)。为了增加操作窗口并因此提高排放性能,催化剂通常包括二氧化铈以便提供缓冲用于储氧。为了保持最佳催化剂性能,通过发动机空燃比的反馈控制,存储的氧气可以被保持在基于发动机载荷和温度校准的期望设定点处。技术实现要素:然而,本发明的发明人已经认识到以上方法的问题。确定催化剂中存储的氧气的水平通常涉及基于物理的催化剂模型的利用,其包括在一个或多个维度中的多个偏微分方程。这样的模型可能难以实施,并且可能需要比通常可用于发动机控制器的更大的处理功率。因此,在一个示例中,以上问题可能至少部分通过用于发动机排气系统的方法解决。在一个实施例中,方法包括基于催化剂的部分氧化状态(fractionaloxidationstate)调整燃料喷射量,该部分氧化状态基于贯穿催化器纵向轴的多个排气种类的反应速率和用于催化剂的液相和载体涂料的一组轴向平均质量平衡和能量平衡方程。例如,该部分氧化状态可以基于由一组常微分方程表示的零维模型确定。该模型可以追踪通过催化器的一个或多个排气化学种类的演变。另外,该模型通过有效传质概念也说明了在发生反应的载体涂料内的扩散。以此方式,简化的模型可以用于预测催化剂的总储氧容量和部分氧化状态。这些可用于发动机空燃比的反馈控制中,以便将催化剂的部分氧化状态保持在期望的量。此外,如果催化剂活性或总储氧量低于阈值,可以指示催化剂降解。在另一实施例中,系统包括:催化器,其被设置在发动机排气系统中;控制器,其包括指令以便:基于催化剂模型确定催化剂活性、催化剂的总储氧容量和部分氧化状态,该催化剂模型使用用于催化剂的液相和载体涂料的一组轴向平均质量平衡和能量平衡方程追踪通过催化器的种类浓度变化;和如果催化剂活性或总储氧容量低于阈值,指示催化剂降解。在另一实施例中,总储氧容量是模型预测的排气传感器电压和测得的排气传感器电压之间的估计误差的函数。在另一实施例中,催化剂增益基于上游空燃比、下游空燃比、空气质量和温度。在另一实施例中,控制器包括进一步的指令以便如果部分氧化状态在阈值范围之外则调整到发动机的燃料喷射量。在另一实施例中,系统进一步包括基于空气质量、温度、排气空燃比和发动机转速确定入口种类浓度。在另一实施例中,入口种类包括CO、HC、NOx、H2、H2O、O2和CO2中的一种或多种。在另一实施例中,催化器是三元催化器(TWC)。在另一实施例中,用于包括催化器的发动机的方法包括:基于预测的排气传感器输出和测得的排气传感器输出之间的误差,确定催化剂活性;应用催化剂活性和多个入口排气种类浓度到催化剂模型以确定催化剂的总储氧容量和部分氧化状态,该催化剂模型包括催化剂的液相和载体涂料的一组轴向平均质量平衡和能量平衡;基于催化剂的总储氧容量和部分氧化状态,保持期望的空燃比;和如果催化剂活性或总储氧容量小于阈值,指示催化剂降解。在另一实施例中,催化剂的部分氧化状态进一步包括催化剂中的二氧化铈的部分氧化状态,其基于通过催化器的氧气浓度的变化确定。在另一实施例中,入口排气种类包括CO、HC、NOx、H2、H2O、O2和CO2,并且其中将多个入口排气种类浓度应用到催化剂的液相和载体涂料的一组轴向平均质量平衡和能量平衡进一步包括应用总氧化剂浓度和总还原剂浓度。在另一实施例中,基于来自催化器上游的氧气传感器和催化器下游的氧气传感器的输入,期望的空燃比被进一步保持。在另一实施例中,催化剂活性是催化剂的总储氧容量的指示。本发明可以提供几个优点。例如,专用于催化剂模型的处理资源可以被减少。此外,排放控制可以通过将催化剂保持在期望的部分氧化状态而被改善。另外,关键的排气种类的演变,如HC、NOx、和CO,或总的氧化剂和还原剂,可以被监测,并且如果预测到断缺(breakthrough),可告知该车辆的操作员,和/或可进行额外发动机控制操作以便控制排气种类的产生。本方法的另一优点是,它提供了一种用于控制和诊断的非侵入性的催化剂监测器,这较少依赖于传感器位置并且因此将同样适用于部分和全部容量催化剂系统。当单独地或结合附图考虑时,本发明的上述优点和其他优点以及特征从下面的具体实施方式中将是显而易见的。应当理解的是,提供以上概述以便以简化的形式介绍在具体实施方式中进一步被描述的一系列概念。这并不意味着辨别要求保护的主题的主要或基本特征,要求保护的主题的范围是由所附权利要求唯一限定。此外,要求保护的主题并不限于解决在上面或在本公开的任何部分中提到的任何缺点的实施方式。附图说明图1示意性地示出示例车辆系统。图2图示说明用于估计催化剂增益的控制操作。图3A-3C示意性地示出内外循环控制策略的示例图。图4是流程图,其图示说明根据本发明的实施例的用于监测催化剂的示例方法。图5是流程图,其图示说明根据本发明的实施例的用于确定催化剂的氧化状态的示例方法。具体实施方式为了减少排放的断缺,催化剂可利用储氧材料,如以氧化铈形式的二氧化铈,以便在富或稀的偏移过程中提供用于氧气的缓冲剂。进入催化器的空燃比可以被控制,使得催化剂的氧化状态被保持在期望的水平。在本发明的示例模型中,在催化器的入口到出口处的各种排气种类的浓度,如H2、CO、NOx、HC和O2,可以使用简化的低维模型被建模。所述模型说明了复合催化剂动力学,如在载体涂料中的扩散和反应以及催化剂老化,并将所述动力学简化为一组轴向平均模型方程。所述模型方程追踪在所述催化剂的液相和载体涂料中每个排气种类的平衡。另外,所述模型补偿了在催化剂的液相和载体涂料中的整体能量平衡。特别地,所述模型可以追踪氧化剂和还原剂的浓度变化,以便确定所述催化剂的部分氧化状态,其可以用于控制发动机的空燃比。另外,催化剂增益可以被确定和应用到所述模型,以追踪总储氧容量的变化,其可以表明催化剂是否被降解。另外,各种排气成分的浓度可以被用于预测整体尾气排放。图1示出了包括催化器和控制系统的示例发动机。图2-5图示说明了可以由图1的发动机执行的各种控制程序。图1示出了车辆系统6的示意图。车辆系统6包括具有多个汽缸30的发动机10。发动机10包括进气装置23和排气装置25。进气装置23包括通过进气通道42流体地连接到发动机进气歧管44的节气门62。排气装置25包括通向排气通道35的排气歧管48,排气通道35将排气引导到大气中。排气装置25可以包括一个或多个排放控制装置70,其可以被安装在排气中的紧密连接位置中。一个或多个排放控制装置可以包括三元催化器、稀NOx捕集器、柴油或汽油微粒过滤器、氧化催化器等。可以理解的是,其他部件可以被包括在所述发动机中,例如各种阀门和传感器。发动机10可以接收来自燃料系统(未示出)的燃料,该燃料系统包括燃料箱和用于将被输送到发动机10的喷射器66的燃料加压的一个或多个泵。虽然只示出了单个喷射器66,但是为每个汽缸提供额外的喷射器。可以理解的是,燃料系统可以是无回流燃料系统、回流燃料系统或各种其他类型的燃料系统。燃料箱可以容纳多种燃料混合物,包括具有一系列酒精浓度的燃料,例如各种汽油-乙醇混合物,包括E10、E85、汽油等以及其组合。车辆系统6可以进一步包括控制系统14。控制系统14被示出接收来自多个传感器16(本文描述了其各种示例)的信息和发送控制信号到多个致动器81(本文描述了其各种示例)。作为一个示例,传感器16可以包括位于排放控制装置上游的排气传感器126(如线性UEGO传感器)、温度传感器128和下游排气传感器129(如二元HEGO传感器)。其他传感器,如压力传感器、温度传感器和组合物传感器可被连接到车辆系统6中的各位置,如本文中更详细讨论。在一个示例中,致动器可以包括“信息中心”,该信息中心包括操作显示82,响应于催化剂降解的指示,在操作显示82处信息可被输出到车辆操作员,例如,其指示需要维护所述排放系统。作为另一示例,致动器可以包括燃料喷射器66和节流阀62。控制系统14可以包括控制器12。控制器可以接收来自各种传感器的输入数据,处理输入数据,并且响应于所处理的输入数据基于对应于一个或多个程序编程的指令或代码,触发致动器。关于图2-5,描述了示例性控制程序。对于催化剂诊断,可以使用催化剂模型的各种输入参数。在一个实施例中,所述输入参数可以包括催化剂增益、如来自MAF传感器的质量空气流量的空气量(AM)、基于发动机工况(例如转速、载荷等)估计的催化剂温度、HEGO输出和UEGO输出。在一些实施例中,上面列出的所有示例性输入可以用于催化剂模型中。在另一实施例中,HEGO模型可以与催化剂模型串联使用。在这样的模型中,模型估计的电压与测得的传感器电压(如HEGO电压)进行比较,并且然后所计算的误差被用于更新催化剂活性(ac)。催化剂活性被用来作为催化剂老化的指示以用于诊断。这种基于模型的方法是非侵入式的且较少依赖HEGO传感器位置,使其同样适用于部分和全部容量催化剂。在其他实施例中,只有一子组输入参数可以被使用,如催化剂温度和催化剂增益。催化剂增益是催化剂的储氧容量的即时估计,其随着催化剂老化而减少,并被示于图2中。图2的示例性函数示出了催化剂增益是空气质量、催化剂温度和相关的排气空燃比(例如,拉姆达)的函数。催化剂增益可以是催化剂条件的指示,例如存储在催化剂中的氧气量、催化剂转化效率等。图2图示说明计算来自UEGO和HEGO传感器输入的催化剂增益的示例性函数200。催化剂增益可以被定义为线性的、与时间无关的系统,其作为脉冲响应上述输入。确定催化剂增益依赖于传递函数(TF),传递函数表示系统中输入和输出之间的关系。下面示出了在拉普拉斯域中的两个传递函数(TF),其中s是拉普拉斯算子:传递函数1(TF1)传递函数2(TF2)其中,w=conv(u,v)卷积矢量u和v。用代数方法,卷积是与乘以多项式相同的操作,其中多项式的系数是u和v的元素。确定催化剂增益包括在210处,使用来自HEGO传感器的输入确定TF1的输出。该输出可以被送入TF2的输出,如将在下面更详细地进行说明。在212处,确定UEGO传感器输出和拉姆达(例如1)之间的差,并且在214处,该差乘以空气质量。此乘积被用作在216处的TF2的输入。随着催化剂增益可以被计算并不断地被更新,之前催化剂增益确定的输出可以被送入218处的函数。在220处,TF2和之前的催化剂增益的乘积可以被加入到TF1的输出。在222处,确定来自HEGO传感器的输入和220的乘积之间的差,并且在224处,这个差乘以TF2的输出。为了确定催化剂增益K,在226处对在224中确定的乘积采取积分。图3A-3B是示例图,其描述了用于保持发动机中空燃比的内环和外环控制策略。图1的发动机10和排放控制装置70是发动机部件的非限制性示例,该发动机部件可以使用下列控制策略被监测和/或控制。图3A描述了包括内环302和外环304的示例图300。内环302控制策略包括第一空气-燃料控制器C1306,其提供燃料命令到发动机308。发动机产生排气,排气的氧浓度在到达催化器(例如TWC312)之前通过上游传感器确定,例如UEGO310。外环304包括来自下游氧气传感器(如HEGO314)的反馈,其被送到第二空气-燃料控制器C2316。来自催化剂增益模型318(见图2)的输出被送入催化剂模型320中(见图5),催化剂增益模型318接收来自UEGO310、发动机308和HEGO314的输入。如将在下面更详细地说明,催化剂模型确定催化剂的总储氧容量和部分氧化状态。在322处,可以确定C2的输出与UEGO信号之间的差,该差作为误差信号被输出到第一控制器C1。图3B描述了示例图330,其类似于图3A的图300的控制策略,除了催化剂模型320接收来自HEGO模型324而不是催化剂增益模型的输入。HEGO模型324可以与催化剂模型320串联使用。HEGO模型324比较由催化剂模型320预测的HEGO电压和所测得的HEGO电压。然后,计算的误差被用于更新催化剂活性(ac)。图3C描述了具有控制策略的示例图340,其中催化剂模型320接收来自催化剂增益模型318和HEGO模型324两者的输入。图4是流程图,其图示说明了根据本发明的实施例的用于监测催化剂的方法400。方法400可以通过使用来自各种发动机传感器的反馈由发动机控制系统(如图1的控制系统14)执行。在402处,方法400包括确定催化剂增益。催化剂增益可以根据以上关于图2所述的过程确定。在404处,在催化器入口处的排气种类浓度被确定。确定入口种类的浓度可以包括确定O2、H2O、CO、HC、NOx、H2和CO2中的一种或多种的浓度。入口种类浓度可以基于空气质量、温度、空燃比、发动机转速、点火正时和载荷中的一个或多个确定。例如,各种类浓度可以被映射到空气质量、温度、空燃比和脱机发动机转速,以及被存储在控制系统的存储器中的查表(look-uptable)中的浓度。在406处,催化剂增益和种类浓度被输入催化剂模型中。在另一实施例中,HEGO模型被用于实时更新催化剂活性而不是催化剂增益。催化剂模型包括一组轴向平均常微分差方程,其针对催化剂通道的纵向轴,计算对于每个种类的催化剂的液相平衡、对于每个种类的催化剂的载体涂料平衡、液相和载体涂料的能量平衡和催化剂中二氧化铈的氧化/还原平衡。在408处,催化剂的总储氧容量和部分氧化状态根据所述催化剂模型被确定,这将在下面关于图5更详细地说明。在410处,燃料喷射被调整,以保持期望的部分氧化状态。例如,可能期望将催化剂的部分氧化状态(例如,在所述催化剂内的二氧化铈的部分氧化)保持在期望的水平,该期望水平为了最佳性能基于发动机载荷和温度被校准,例如50%。在412处,确定催化剂的总储氧容量是否大于阈值。催化剂的总储氧容量指示催化剂的状态,例如,新鲜催化剂将具有相对高的储氧容量,而降解的催化剂由于存储氧气的二氧化铈的容量减少而具有相对低的储氧容量。新鲜催化剂的总储氧容量可以基于在生产过程期间催化剂中存在的二氧化铈的量进行确定,或者其可以在催化器的初始操作过程中确定。阈值可以是合适的阈值,低于该阈值,催化剂停止有效控制排放。如果总储氧容量大于阈值,在414处指示无降解,然后方法400返回。如果总储氧容量不大于阈值,即如果储氧容量小于阈值,在416处指示催化剂降解,并采取默认操作。默认操作可以包括通过故障指示灯通知所述车辆的操作者、设置诊断代码和/或调整发动机运行参数,以减少排放物产生。然后,方法400返回。图5是流程图,其图示说明了用于通过使用催化剂模型确定催化剂的氧化状态的方法500。方法500可以在图4的方法400的执行过程中由发动机控制系统14执行。在502处,对于每个种类的催化剂液相的质量平衡被计算出。质量平衡说明了种类质量从液相到载体涂料的转移。液相的质量平衡可以使用下列方程(1)计算:其中,Xfm是大体积液相中气态种类的摩尔部分;<Xwc>是载体涂料中种类的摩尔部分;Rn是通道的水力半径;<u>是平均的进气速度;L是催化器的长度;和Kmo是液相与载体涂料之间的传质系数,其被定义为:在这里,Kme和Kmi是外部传质系数和内部传质系数。在504处,每个种类的载体涂料的质量平衡使用方程(2)计算,载体涂料的质量平衡说明了来自由于反应从界面到大体积载体涂料的质量传递和消耗的作用,方程(2)如下:其中,r是反应速率;εw是载体涂料的孔隙率;u表示化学计量矩阵;和δc是载体涂料的厚度。在506处,使用下列方程(3)计算液相的能量平衡:其中,ρf是气体平均密度;Tf是液相的温度;Tfin表示进料口温度;Ts是固相的温度;Cpf是比热容;和h是传热系数。在508处,使用方程(4)计算载体涂料的能量平衡:其中,δc是载体涂料的厚度和δw是有效壁厚。在510处,使用下列方程(5)计算二氧化铈的氧化速率:其中,θ是二氧化铈的部分氧化状态(FOS),来自二氧化铈的氧气的存储率(r2)Rstorage和释放速率(r3)Rrelease可以基于下列方程:其中,ac是催化剂活性或催化剂的老化参数。催化剂的老化参数是催化剂的储氧状态的指示。例如,随着催化剂老化,其存储氧气的容量可能会减少。在一个示例中,老化参数1指示新鲜催化剂,减小的老化参数指示减小的存储氧气容量。老化参数可以基于上游空燃比、下游空燃比、空气质量和温度的大量估计。在一些实施例中,老化参数可以根据关于图2描述的预定的催化剂增益被计算。在另一实施例中,HEGO模型与催化剂模型串联使用,以估计下游HEGO电压,并且然后,使用所测得的HEGO电压计算用于更新催化剂活性的误差。术语A和E分别表示前指数因子和活化能。A和E是使用遗传算法或其他非线性约束优化可以脱机优化的可调参数。在512处,确定了部分氧化状态(FOS)和总储氧容量(TOSC)。FOS可以使用上述针对θ方程并进一步基于方程(6)被确定:当基本种类(如C、H和O)的整体平衡不发生变化(除非催化器内存在存储或释放)时,来自入口浓度的氧气变化量可以归因于二氧化铈FOS的变化。此外,该方程可以用于通过比较所计算出的种类浓度和所测得的催化器的上游和下游的空燃比来验证模型。TOSC表示总储氧容量,并且因为每个二氧化铈(Ce2O3)分子存储半摩尔的氧气,TOSC可能相当于总二氧化铈容量的一半。在514处,利用在所述催化器的出口处种类的浓度变化,可计算尾管排放。在一些实施例中,如果调节的种类NOx、CO和HC的排放高于阈值,发动机操作可以被调整以减少排放,例如增加EGR以便减少NOx。当计算尾管排放时,方法500返回。因此,在上面关于图4和图5给出的方法400和500提供了用于包括催化器的发动机的方法。该方法包括基于预测的排气传感器输出与测得的排气传感器输出之间的误差确定催化剂活性;将催化剂活性和多个入口排气种类浓度应用到包括催化剂的液相和载体涂料的一组轴向平均质量平衡和能量平衡的催化剂模型,以确定催化剂的总储氧容量和部分氧化状态;基于催化剂的总储氧容量和部分氧化状态,保持期望的空燃比;和如果催化剂活性或总储氧容量小于阈值,指示催化剂降解。以此方式,每个排气种类可以被输入催化剂模型中,其轴向平均催化剂动力学,如温度、组合物等。根据催化剂模型,可以控制空燃比,并可指示催化剂降解。虽然关于图4和图5描述的实施例计算七个独立的排气种类(CO、HC、NOx、H2、H2O、O2和CO2)的质量平衡,从而允许监测每个种类,但是在一些实施例中,只有所述种类中的一个或其组合可能会被监测。例如,种类可以被分成氧化剂(如O2和NOx)和还原剂(如HC、CO和H2),而不是计算每个独立种类的质量平衡。此外或可替代地,只有期望调节的排气(例如CO、HC和NOx)的浓度变化可以被监测。应该理解的是,本文所公开的构造和方法在本质上是示例性的,并且这些具体实施例不应被认为具有限制意义,因为许多变化是可能的。例如,上述技术可以被应用于V-6、L-4、L-6、V-12、对置4缸和其他发动机类型。本发明的主题包括在此公开的各种系统和构造以及其他特征、功能和/或特性的所有新颖的和非显而易见的组合和子组合。所附权利要求具体指出被视为新颖的和非显而易见的特定组合和子组合。这些权利要求可以涉及“一个”元件或“第一”元件或其等价物。这些权利要求应被理解为包括一个或多个这样的元件的混合,既不要求也不排除两个或更多这样的元件。所公开的特征、功能、元件和/或特性的其他组合和子组合可以通过对本权利要求的修改或者通过在这个或相关申请中提出新权利要求而被要求保护。对于原权利要求,这些权利要求,无论在范围上相对于原权利要求是否更宽、更窄、相等或不同,都被视为包含在本发明的主题内。当前第1页1 2 3 
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